通信电台个体杂散特征提取算法研究

发布时间：2023-03-04 07:58

　　通信电台个体识别是继雷达个体识别之后通信对抗领域又一复杂难题。它主要研究的是同类通信电台个体之间的信号指纹的分析与提取。由于同类型电台个体之间信号差异很小且信号特征更多地表现出非平稳性和非线性，传统的信号处理方法无法有效提取出信号特征。分形理论、小波变换以及高阶谱理论都是分析非平稳和非线性信号的有利工具。 本文针对通信电台个体杂散的非平稳性和非线性，研究了基于小波变换的高阶谱特征及其分形维数的特征提取方法。论文首先研究了在分形理论下电台个体杂散特征提取方法。其次研究了利用小波变换和高阶谱分析信号的非平稳性和非线性特征。由于电台的杂散很微弱，在信噪比较低的情况下利用单一的分析方法难以达到识别精度。针对该问题，设计了一种基于小波变换的积分双谱及其分形维数的算法提取杂散特征。该方法有机结合了三种方法的优点，利用小波变换的多分辨率分析特点，得到信号的时频域信息，再利用双谱提取出杂散信号的幅度和相位信息。由于双谱计算量大，引入信号的积分双谱，在包含足够丰富的杂散信号幅度和相位信息情况下，降低了计算复杂度，最后从统计角度利用分形维数分析信号的相位信息。仿真实验证明，该算法能有效地提取出杂散信号特征...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文内容及结构安排
第二章 通信电台个体杂散特征产生机理
    2.1 频率源的杂散特性差异
    2.2 放大器的杂散特性差异
    2.3 杂散特征对信号的影响
    2.4 本章小结
第三章 基于复杂度个体特征提取
    3.1 复杂度特征理论基础
        3.1.1 分形维数
        3.1.2 Lempel-Ziv 复杂度
    3.2 基于复杂度特征的特征分析
    3.3 仿真结果与分析
    3.4 本章小结
第四章 基于小波变换的矩形积分双谱及其分形维数特征提取
    4.1 基于小波变换的特征分析
        4.1.1 基于小波变换的特征分析
        4.1.2 仿真结果与分析
    4.2 基于矩形积分双谱的特征提取
        4.2.1 基于矩形积分双谱的特征提取
        4.2.2 仿真结果与分析
    4.3 基于小波变换的矩形积分双谱及其分形维数特征提取
    4.4 仿真结果与分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 问题与展望
致谢
参考文献



本文编号：3754014